Udział w badaniach przemysłowych modułu nadrzędnego w zakresie predykcji i preskrypcji oraz funkcjonalności systemu kontroli eksploatacji dla celów projektu badawczo rozwojowego pn. „Opracowanie i demonstracja komputerowego systemu kontroli eksploatacji oraz zarządzania dyspozycyjnością i niezawodnością infrastruktury przemysłowej w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji” dofinansowanego ze środków EFRR za pośrednictwem Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w ramach umowy nr POIR.01.01.01-00-1253/19-00
Przedmiotem zamówienia jest Udział w badaniach przemysłowych modułu nadrzędnego w zakresie predykcji i preskrypcji oraz funkcjonalności systemu kontroli eksploatacji dla celów projektu badawczo rozwojowego pn. „Opracowanie i demonstracja komputerowego systemu kontroli eksploatacji oraz zarządzania dyspozycyjnością i niezawodnością infrastruktury przemysłowej w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji” dofinansowanego ze środków EFRR za pośrednictwem Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w ramach umowy nr POIR.01.01.01-00-1253/19-00.
Celem prac badawczych jest poprawa dyspozycyjności bloku CFB Łagisza o mocy 460MWe oraz efektywne zarządzanie aktywami bloku energetycznego.
Głównym problemem badawczym jest opracowanie projektu i systemu wykorzystującego innowacyjne algorytmy predykcyjno/preskrypcyjne będące złożonymi modelami wykorzystującymi klasyczne uczenie maszynowe oraz zaawansowane algorytmy statystyczne. Dodatkowo w ramach prowadzonych prac należy przeprowadzić badania nad możliwością wykorzystania modeli samouczących się opartych o głębokie uczenie maszynowe wraz z uwzględnieniem mechanizmu przenoszenia wiedzy (tzw. transfer learning) wykorzystywanego dla szybkiego trenowania modeli dla urządzeń podobnych. Opracowane algorytmy posłużą do zarządzania pracą zakładu przemysłowego mając na celu poprawienie efektywności i sprawności w tym przypadku bloku energetycznego, którego główną instalacją jest kocioł fluidalny. Ponadto opracowane modele posłużą do detekcji anomalii wraz z funkcjonalnościami RCA (z ang. Root Cause Analysis) oraz RUL (z ang. Remaning Useful Life estimation). Prowadzone badania umożliwią poprawienie wskaźnika awaryjności, co jest jednym z głównych celów projektu. Opracowany w ramach przedmiotowego projektu system będzie uwzględniał wzajemne oddziaływanie poszczególnych elementów systemu, tj. kocioł, generator, transformator, a także pozostałe urządzenia bloku wraz z ich integrację. Opracowywany holistyczny optymalizator systemu docelowego powinien uwzględniać integrację wszystkich jego elementów składowych, co w efekcie ma prowadzić do wdrożenia koncepcji spójnego systemu sterowania procesem produkcyjnym instalacji przemysłowej oraz holistycznej optymalizacji tego procesu. Takie podejście w utrzymaniu i sterowaniu instalacji przemysłowej pozwoli na zwiększenie i poprawienie, jakości oferowanych produktów poprzez możliwość „bezkosztowej” weryfikacji hipotez produkcyjnych. Aspekt holistycznej optymalizacji procesu technologicznego, powinien być przenalizowany w perspektywie możliwego zastąpienie bądź usprawnienie metod logiki rozmytej poprzez dedykowane zastosowanie metod sztucznej inteligencji, w tym klasycznych metod uczenia maszynowego jak i głębokiego uczenia. Taka modyfikacja zapewni lepszą odporność na niestandardowe zachowania, wykorzystanie wbudowanych mechanizmów samouczenia i tym samym ciągłe podnoszenie jakości systemu sterowania i optymalizacji.
Termin
Termin składania ofert wynosił 2020-11-03.
Zamówienie zostało opublikowane na stronie 2020-09-29.
Dostawcy
Następujący dostawcy są wymienieni w decyzjach o przyznaniu zamówienia lub innych dokumentach dotyczących zamówień:
Kto?
Co?
Gdzie?
Historia zamówień
| Data |
Dokument |
| 2020-09-29
|
Ogłoszenie o zamówieniu
|
| 2021-05-05
|
Ogłoszenie o udzieleniu zamówienia
|